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Master en Apprentissage Automatique en Science

University of Nottingham, Faculty of Science


Site

Royaume-Uni

Format d'étude

Campus

Langue du cours

Anglais

Domaines d'études

Informatique, Science des données

Durée

1 Année

Rythme d'étude

À temps plein

Niveau

Master en sciences (MSc)

Frais de scolarité

Demande des informations

Description du programme

Le développement et l'utilisation de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA) ont révolutionné des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage.

Dans ce cours, vous apprendrez à appliquer des techniques de ML et d'IA à de réels problèmes scientifiques. Cela vous aidera à développer des compétences essentielles, améliorant ainsi votre employabilité dans un domaine en pleine expansion.

Les diplômés de ce cours apprendront à :

  • Identifier et utiliser des outils informatiques et des techniques de programmation pertinents.
  • Appliquer des principes statistiques et physiques pour décomposer des algorithmes et expliquer leur fonctionnement.
  • Concevoir des stratégies pour appliquer l'apprentissage automatique à l'analyse de jeux de données scientifiques.

De plus, vous développerez un large éventail de compétences transférables, y compris la communication, la pensée critique et la résolution de problèmes.

Vous aurez l'opportunité de développer votre propre projet de recherche sur un sujet de votre choix. Les projets précédents ont porté sur :

  • Émulation de groupes de galaxies
  • Assemblage de structures à grande échelle dans l'Univers
  • Application du ML à la Fintech

Pourquoi choisir ce cours ?

  • 3ème ex æquo au Royaume-Uni pour la qualité de la recherche (Research Excellence Framework 2014).
  • Projet de recherche supervisé par un ou plusieurs membres du personnel académique.
  • Apprendre des compétences pour appliquer des techniques d'apprentissage automatique et d'IA à de réels problèmes scientifiques.

Contenu du cours

Ce cours se compose de 180 crédits, répartis en 120 crédits de modules enseignés pendant les semestres d'automne et de printemps, et un projet de recherche de 60 crédits qui est complété pendant la période estivale.

Modules

Modules de base

  • Apprentissage automatique en science - Partie un
  • Apprentissage automatique en science - Partie deux
  • Apprentissage automatique en science - Projet

Modules optionnels

  • Big Data et Cloud Computing
  • Conception d'agents intelligents
  • Vision par ordinateur
  • Éthique professionnelle en informatique
  • Introduction à la science de l'information quantique
  • La physique de l'apprentissage profond
  • Calcul neural

Parcours

De plus, ce cours propose des filières/chemins alternatifs qui vous permettent de sélectionner différentes combinaisons de modules de base et optionnels pour répondre à vos intérêts et à votre parcours. Vous choisirez l'un de chaque paire de modules de base suivante.

Un choix entre un module ML axé sur l'informatique ou les mathématiques :

  • Apprentissage automatique
  • Apprentissage automatique statistique

Un choix entre un module de statistiques et de probabilités court ou long :

  • Fondations statistiques
  • Fondamentaux des statistiques

Un choix entre un module de calcul long ou court :

  • Programmation
  • Programmation scientifique en Python

Apprentissage et évaluation

Comment vous apprendrez
  • Cours magistraux
  • Cours de problèmes
  • Ateliers

Il existe une gamme de modules de base et optionnels, ainsi que des filières alternatives, qui vous permettent de sélectionner des modules de base et optionnels dans différentes combinaisons. Cela vous permet de choisir des modules adaptés à votre parcours de premier cycle et à vos intérêts personnels.

La taille des classes est généralement d'environ 20 à 40 étudiants.

Le cours est dispensé par des universitaires expérimentés ayant un parcours d'application de l'apprentissage automatique à la recherche scientifique.

Comment vous serez évalué
  • Examens pratiques
  • Travaux de cours
  • Projet de recherche
  • Travail de projet

Les modules sont évalués à l'aide d'une variété de types d'évaluation individuelle qui sont pondérés pour calculer votre note finale pour chaque module. Il y aura un projet de recherche évalué par un rapport de 8000 mots.

Vous aurez besoin d'une note moyenne de 50 % pour réussir le MSc dans son ensemble – vous n'obtiendrez pas de qualification si vous n'atteignez pas ce seuil. Vous recevrez une copie de nos critères de notation lorsque vous commencerez le cours et recevrez des retours réguliers de vos tuteurs.

Projet de recherche

Pendant la période estivale, vous vous concentrerez sur un projet de recherche indépendant qui se concentre sur l'application de méthodes d'apprentissage automatique à des problèmes scientifiques originaux fournis par des groupes de recherche de la Faculté des sciences. Le projet implique la rédaction d'une dissertation et est supervisé par un membre du personnel académique.

Temps de contact et heures d'étude

Au cours d'une semaine typique pendant le semestre, vous travaillerez environ 30 heures : 10 heures de contact et 20 heures d'auto-apprentissage.

Conditions d'entrée

Tous les candidats sont considérés individuellement et nous acceptons un large éventail de qualifications. Les exigences d'entrée ci-dessous s'appliquent à l'entrée de 2021.

Étudiants nationaux/UK
Étudiants de l'UE/internationaux
Soutien en langue anglaise

Si vous avez besoin d'un soutien pour atteindre le niveau requis, vous pourrez peut-être suivre un cours préparatoire. Notre Centre d'éducation en langue anglaise est accrédité par le British Council pour l'enseignement de l'anglais au Royaume-Uni.

Pour les cours d'anglais préparatoires, vous devez passer l'IELTS pour UKVI afin de respecter les réglementations de visa.

Si vous réussissez votre cours préparatoire au niveau requis, vous pourrez ensuite progresser vers votre diplôme. Cela signifie que vous n'aurez pas besoin de repasser l'IELTS ou un équivalent.

Qualifications alternatives

Nous reconnaissons que les candidats ont une variété d'expériences et suivent différents parcours vers des études de troisième cycle.

Nous traitons tous les candidats avec des qualifications alternatives sur une base individuelle. Nous pouvons également prendre en compte une expérience de travail pertinente.

Si vous n'êtes pas sûr que vos qualifications ou votre expérience professionnelle soient pertinentes, contactez-nous.

Où vous apprendrez

Campus de University Park

Le campus de University Park couvre 300 acres, avec des espaces verts, de la faune, des bâtiments historiques et des installations modernes. C'est l'un des campus les plus beaux et durables du Royaume-Uni, remportant chaque année depuis 2003 un prix national Green Flag.

La plupart des écoles et départements sont basés ici. Vous aurez accès à des bibliothèques, des magasins, des cafés, l'Union des étudiants, un village sportif et un centre de santé.

Vous pouvez marcher ou faire du vélo autour du campus. Des bus gratuits vous relient à nos autres campus. Le centre-ville de Nottingham est à 15 minutes en bus ou en tram.

Campus de Jubilee

Le campus de Jubilee possède des bâtiments écologiques et durables, ainsi que des espaces verts, de la faune et un lac. Il a remporté un prix national Green Flag chaque année depuis 2013.

Ce campus abrite nos écoles de commerce, d'éducation et d'informatique. En plus d'un centre sportif et d'un hébergement étudiant, nous avons développé de nouvelles installations telles que le bâtiment de fabrication avancée.

Vous pouvez rejoindre le campus de University Park en environ 20 minutes à pied ou prendre un bus gratuit. Le centre-ville de Nottingham est à 20 minutes en bus.

Carrières

Conseils de carrière

Nous offrons un soutien individuel en matière de carrière pour tous les étudiants de troisième cycle.

Des experts peuvent vous aider à rechercher des options de carrière et des offres d'emploi, à rédiger votre CV ou votre résumé, à développer vos compétences en entretien et à rencontrer des employeurs.

Plus de 1 500 employeurs annoncent des emplois et des stages pour diplômés via notre service de vacance en ligne. Nous organisons régulièrement des salons de l'emploi, y compris des salons spécialisés pour différents secteurs.

Perspectives d'emploi

Destinations des diplômés
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont devenus centraux dans l'économie et la société. Les diplômés sont très recherchés dans des secteurs intensifs en données, y compris l'informatique, la finance, le conseil, la fabrication, ainsi que la recherche et le développement académiques et industriels.

Progression de carrière
95,5 % des étudiants de premier cycle de l'École de physique et d'astronomie ont obtenu un emploi de niveau diplômé ou poursuivi des études dans les 15 mois suivant l'obtention de leur diplôme. Le salaire annuel moyen de ces diplômés était de 34 063 £.*

* HESA Graduate Outcomes en 2020. Le pourcentage des résultats des diplômés est dérivé en utilisant la méthodologie du Guardian University Guide. Le salaire annuel moyen est basé sur les diplômés travaillant à temps plein au Royaume-Uni.

Informations sur l'Université

L'Université de Nottingham a été fondée sur la vision et l'esprit philanthropique de Jesse Boot qui, en 1928, a fait don des terres qui sont maintenant le parc universitaire. La vision d'une université consacrée à la découverte, à l'entreprise et à l'avancement de la condition humaine, combinée à son engagement de toute une vie à améliorer la santé et le bien-être, reste intrinsèque à la culture de l'Université aujourd'hui et continuera de sous-tendre notre objectif futur.

Nous avons des campus inspirants dans trois pays, nous dynamisant pour être une université engagée à l'échelle mondiale qui s'engage également à faire une différence dans nos villes et régions.

Nous habilitons et soutenons les étudiants et le personnel à collaborer dans l'apprentissage, la recherche et la découverte dans tous les domaines de la connaissance, résolvant des problèmes et améliorant des vies.

Nous sommes les gardiens d'une tradition pionnière et entrepreneuriale de créativité et d'innovation.

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